大數據批評

❶ 大數據殺熟 比你想像的還要嚴重

先問一個問題，有人說它比你自己還了解你自己，你信么？

不管你信不信，在 科技 時代，大數據對你的了解，要比你想像得還要多很多。

大到你買房買車喜歡哪種戶型哪個型號；小到你早上吃什麼，每天聽什麼歌，它都了如指掌。

有朋友說，大數據了解我還不好么？

打開外賣軟體，推送的都是我愛吃的；點開叫車軟體，不用輸入地址都知道我要去哪裡。

這多方便呀？

然而有句話說得很貼切： 了解你的人，傷你最深。

這些了解你的店家，對老朋友可是非常的「照顧」。同樣的出發地和抵達地，老客戶價格更高；同樣的酒店，老客戶訂房價格更貴；甚至就算都是平台的新用戶，蘋果手機的新用戶比其他手機新用戶顯示價格更高...

這種區別對待，甚至讓人民日報都明確發文批評：見人下菜，已構成價格欺詐！

然而讓消費者更加難以預防的是，除了線上的大數據殺熟之外，線下門店的攝像頭在你不知不覺中都能「人臉識別殺熟」了。

根據今年315晚會的報道，包括科勒衛浴、喜茶、寶馬4S店在內的多個商家，都在線下門店安裝有人臉識別設備。

那麼這些門店裝的攝像頭進行人臉識別有什麼用呢？

作為一個消費者，我們當然也非常抵觸和反感這種現象，但是我們適當把這個話題拉的角度更高一些來看。

早在古希臘時，格老孔在一場事關正義的的討論中就講過這樣的一個故事，有個名叫古格斯的牧羊人機緣巧合得到一枚可以隱身的戒指，當他發現真的沒人能夠看見他時，便利用這枚戒指引誘王後，謀殺國王，直至最終竊取王位。說完故事，格老孔向眾人發問：如果現在有兩枚古格斯的戒指，一枚戴在正義者的手上，一枚戴在不正義者的的手上，這兩個人會有不同的行為表現嗎？格老孔的結論是：No。因為無論一個人平日里是否循規蹈矩、奉公守法，一旦擁有古格斯戒指，他就一定會去做他想做的事情，而不是做他應該做的事情。

所以現在大數據在某種程度上已經成為了新的「古格斯的戒指」。

在經濟學領域，這種基於用戶畫像的差別對待被稱為「一級價格歧視」，又叫「完全價格歧視」，屬於最高級的類別。傳統的線下交易市場中，經營者很難了解每個消費者的購買行為，所以一級價格歧視很難實現，但在大數據時代，用戶對自己的了解，可能遠遠不如演算法。美國布蘭戴斯大學經濟學系助理教授本傑明·希勒（Benjamin Shiller），曾經對在線視頻平台奈飛展開過一項研究，他發現，如果奈飛採用傳統人口統計資料的個性化定價方法，能夠增加0.3%的利潤，但如果奈飛根據用戶在平台上的瀏覽 歷史 ，通過機器學習技術來估算用戶願意支付的最高價格，利潤可以增加14.55%。也就是說，有了用戶提供的數據，加上機器貢獻的演算法，平台就能針對不同用戶進行差異化定價，從而獲得更多的商業收入。

既然能夠收獲更多的商業收入，這些平台當然願意鋌而走險，大肆侵犯消費者的權益了。

幸好，我們國家政府已經發現並注意到了這個現象，並針對性地出台相應法律法規。只有把金錢放在法律的監管之下，它才能 健康 地成長。

7月2日，國家市場監督管理總局起草了《價格違法行為行政處罰規定（修訂徵求意見稿）》，有關電商平台「大數據殺熟」的相關處罰規定也出現在了《意見稿》中。在處罰方面， 大數據殺熟最多可能被處以「上一年度銷售總額1‰以上5‰以下」的罰款。7月2日港股收盤，港股恆生 科技 指數大跌超3%，阿里巴巴跌3.64%，美團跌5.12%，京東集團跌1.51%，騰訊控股跌1.63%。

君子愛財，取之有道，希望未來大數據可以給消費者更好的消費體驗，而不是連「臉」都不要了。

❷ 「大數據殺熟」是怎麼一回事

最近網路上大量流傳著「大數據到底是殺熟還是殺心？」前幾天，一位網友在微博自述自己訂酒店時被大數據「殺熟」：自己在網路上常訂的某酒店房間常年價格為380元至400元左右，而通過酒店前台和朋友賬號查詢，該房間的價格實際上為300元！微博一發出，即被迅速轉發，引來萬千網友紛紛吐槽，表示自己也有過類似遭遇。

都說老顧客很重要，不過這兩天互聯網廠商「大數據殺熟」的新聞，卻引來網友的一片熱議....

近日，有網友發現，同一段路程，打車軟體對兩部手機的報價卻不一樣：

「大數據殺熟」是否違法

大數據技術本身是中性的，關鍵在於使用者用來做什麼。

昨天，人民日報的一則評論引起了網友關注，該評論表示，從福利經濟學的視角，針對不同消費能力群體差別定價並非一定是壞事。然而，同一時刻對同一產品的差別定價，尤其是將消費者蒙在鼓裡隨意加價的情形，並不在其列。為了獲得灰色超額利潤，它損害了消費者權益，已經構成違背消費者知情權的價格欺詐，不為價格法所允許。

光明網評論員文章也指出，商家的溢價行為本身並沒有問題，問題在於這種溢價是否透明。如果老客戶普遍要支付高於「正常價格」的金額，甚至越是老客戶價格越貴，這顯然背離了一種樸素的誠信原則，也是對老客戶信賴的一種直接辜負。

根據國家發改委《禁止價格欺詐行為的規定》第三條，價格欺詐行為是指經營者利用虛假的或者使人誤解的標價形式或者價格手段，欺騙、誘導消費者或者其他經營者與其進行交易的行為。 按照這一定義，「大數據殺熟」顯然違反了《規定》，是一種典型的價格欺詐。

另外，《消費者權益保護法》還規定，經營者提供商品或者服務有欺詐行為的，應當按照消費者的要求增加賠償其受到的損失，增加的金額為消費者購買商品價款的三倍。

❸ 男子反映，12公里路程2部手機價格相差8元，滴滴是否存在大數據殺熟

存在。因為同樣的里程，但是不同的手機設備的價格不一樣，所以確實存在殺熟。

❹ 大數據的局限性是什麼

計算機數據分析擅長於衡量社會交往的“數量”而不是“質量”。網路科學家可以在76%的時間里測量你與6個同事的社交互動，但他們不太可能捕捉到你對你一年只見兩次的兒時朋友內心深處的感覺，更不用說但丁對比阿特麗斯的感覺了。所以，不要愚蠢到放棄你在社會決策中頭腦中的神奇機器，而在工作中信任它。

1、大數據的局限性——大數據不理解背景

人類的決策不是離散的事件，而是根植於時間序列和環境中。經過數百萬年的進化，人類的大腦已經適應了這個現實。人們擅長講故事，有很多原因，也有很多場景。數據分析不知道如何講故事，也不知道思維是如何浮現的。即使在一本普通的小說中，這種想法也無法用數據分析來解釋。

2、大數據的局限性——大數據將創造更大的乾草垛

這個想法是由著名商業思想家Nassim Taleb提出的，他是《黑天鵝:如何應對不可知的未來》一書的作者。我們擁有的數據越多，我們就能發現更顯著的統計相關性。很多這樣的關系都是毫無意義的，在解決問題時還會讓人誤入歧途。隨著越來越多的數據可用，作弊行為呈指數級增長。在大海撈針的過程中，我們要找的針埋得越來越深。大數據時代的一個特徵是，“重大”發現的數量被數據擴張的噪音淹沒了。

3、大數據的局限性——大數據不能解決大問題

如果你只是想分析哪些郵件產生了最多的競選捐款，你可以做一個隨機對照試驗。但如果目標是在衰退期間刺激經濟，你不會找到一個平行世界社會作為對照組。最好的刺激方案是什麼?關於這個問題有很多爭論，盡管數據泛濫，但據我所知，這場辯論中沒有一個主要的辯手根據統計分析改變了立場。

4、大數據的局限性——大數據往往是一種趨勢，而不是傑作

當大量的個人迅速對一種文化產品產生興趣時，數據分析可以對這種趨勢敏感。但是一些重要的(有利可圖的)產品一開始就從數據中被丟棄了，僅僅是因為它們的怪癖不為人所知。

5、大數據的局限性——大數據掩蓋了價值

“原始數據”的意義在於，它永遠不可能是“原始的”;它總是根據一個人的傾向和價值觀來構建的。數據分析的結果看似客觀公正，但實際上，價值選擇貫穿於從構建到解讀的全過程。

這篇文章並不是要批評大數據不是一個偉大的工具。但是，像任何工具一樣，大數據也有它的長處和弱點。正如耶魯大學(Yale University)的愛德華•塔夫特(Edward Tufte)所說:“世界比任何其他學科都更有趣。”

大數據的局限性有哪些?這才是大數據工程師必須了解的內容，計算機數據分析擅長於衡量社會互動的“數量”而不是“質量”。網路科學家可以在76%的時間里測量你與6個同事的社交互動，你能處理好嗎?如果您還擔心自己入門不順利，可以點擊本站其他文章進行學習。

❺ 大數據殺熟行為10月1日起明令禁止，猜猜商家會做出怎樣的應對

商家肯定是先會按照規矩辦事，但在後續個人覺得他們肯定還會想出新的辦法。

01、旅遊業大數據殺熟時代即將結束了。

9月15日央視財經頻道對在線旅遊平台大數據殺熟進行了批評，並且宣布文化和旅遊最新公布的《在線旅遊經營服務管理暫行規定》將會禁止大數據殺熟的行為，並且在10月1日執正式施行。

所謂的大數據殺熟就是一些商家通過分析大數據得出個人一些數據，然後根據這個信息給相關用戶重新定價，這其實對於消費者是不公平的，舉個例子吧。

永遠不要小瞧他們的能力，說說個人的猜想吧，個人覺得他們也許會漲價，既然不能殺熟客，那麼就漲價唄，比如本來酒店住一晚需要280，現在統一價格330。

這是一種方式，也許商家還會搞活動，我不用大數據，但我搞活動總行吧，不搞跳價搞一些優惠券總可以的吧。當然這僅僅只是個人的猜測，畢竟黑心商家賺錢的創造力遠勝我等。

❻ 簡述大數據的局限性 大數據的局限性體現在哪些方面

【導讀】近年來，由於我國一直貫徹落實科教興國戰略，截止目前為止，已經取得了不小的成績，比如人工智慧的普及，大數據的落地應用，不過現在還是觀測階段，大數據技術還沒有具體的成熟，今天我們就來簡述大數據的局限性以及大數據的局限性體現在哪些方面，一起來看看吧!

1、大數據的局限性——大數據不理解背景

人類的決策不是離散的事件，而是根植於時間序列和環境中。經過數百萬年的進化，人類的大腦已經適應了這個現實。人們擅長講故事，有很多原因，也有很多場景。數據分析不知道如何講故事，也不知道思維是如何浮現的。即使在一本普通的小說中，這種想法也無法用數據分析來解釋。

2、大數據的局限性——大數據將創造更大的乾草垛

這個想法是由著名商業思想家Nassim
Taleb提出的，他是《黑天鵝:如何應對不可知的未來》一書的作者。我們擁有的數據越多，我們就能發現更顯著的統計相關性。很多這樣的關系都是毫無意義的，在解決問題時還會讓人誤入歧途。隨著越來越多的數據可用，作弊行為呈指數級增長。在大海撈針的過程中，我們要找的針埋得越來越深。大數據時代的一個特徵是，「重大」發現的數量被數據擴張的噪音淹沒了。

3、大數據的局限性——大數據不能解決大問題

如果你只是想分析哪些郵件產生了最多的競選捐款，你可以做一個隨機對照試驗。但如果目標是在衰退期間刺激經濟，你不會找到一個平行世界社會作為對照組。最好的刺激方案是什麼?關於這個問題有很多爭論，盡管數據泛濫，但據我所知，這場辯論中沒有一個主要的辯手根據統計分析改變了立場。

4、大數據的局限性——大數據往往是一種趨勢，而不是傑作

當大量的個人迅速對一種文化產品產生興趣時，數據分析可以對這種趨勢敏感。但是一些重要的(有利可圖的)產品一開始就從數據中被丟棄了，僅僅是因為它們的怪癖不為人所知。

5、大數據的局限性——大數據掩蓋了價值

「原始數據」的意義在於，它永遠不可能是「原始的」;它總是根據一個人的傾向和價值觀來構建的。數據分析的結果看似客觀公正，但實際上，價值選擇貫穿於從構建到解讀的全過程。

這篇文章並不是要批評大數據不是一個偉大的工具。但是，像任何工具一樣，大數據也有它的長處和弱點。正如耶魯大學(Yale
University)的愛德華•塔夫特(Edward Tufte)所說:「世界比任何其他學科都更有趣。」

以上就是小編今天給大家整理的關於「簡述大數據的局限性
大數據的局限性體現在哪些方面」的相關內容，希望對大家有所幫助。總的來說，大數據的價值不可估量，未來發展前景也是非常可觀的，因此有興趣的小夥伴，盡早著手學習哦!

❼ 國內外在利用大數據上的不同做法

近期外賣企業 大數據 殺熟受到知名媒體的批評，同時也證明了這一事實，由此可以看出中國互聯網行業的短視，相比之下外國企業卻是利用大數據進行創新，這或許就是中外互聯網行業最大的不同吧。

大數據殺熟的疑問其實早已存在，例如此前的網約車企業殺熟就曾引發巨大的爭論，不過當時並未有權威機構對此證實，而相關的網約車企業也迅速對此否認。

這次外賣企業以大數據殺熟則得到了知名媒體的證明，說明了中國互聯網企業確實有利用它們掌握的大數據謀求更豐厚的利潤，宰割國內消費者。

其實如果再放開來說，中國互聯網行業存在著許多弊病，除了大數據殺熟之外，它們還利用自己的大數據優勢廣泛向消費者推送相關的廣告，這是屬於侵犯隱私的行為，實在過於肆意妄為。

或許也正是它們在國內可以如此做，導致它們只能蝸居國內市場，至今在海外市場都難以取得突破，因為在海外市場它們需要遵守當地的法規，重視消費者的隱私，無法如國內這樣如此輕松的賺取豐厚的利潤。

相比起中國的互聯網行業，國外互聯網企業卻是利用大數據進行創新，不斷增強自己的競爭力，同時獲得消費者的支持。

以全球知名的互聯網企業谷歌為例，它擁有大數據的優勢，​卻​​是​利用大數據研發健康產品等幫助人類預防疾病，對比起中國的互聯網企業可以看出它們正利用大數據進行創新，實現更加高大上的目標，映襯出中國互聯網行業的短視。

或許也正是這種差異，導致中國互聯網企業出海往往難以與它們進行競爭，無奈之下中國的互聯網企業在國內市場發展壯大之後考慮的是如何在國內市場如何掘金，甚至瞄準消費者手裡那幾塊菜錢，卻沒有找到高大上的目標。

對比起在國內牛逼哄哄的互聯網企業，中國製造卻已在國際市場取得了可喜的成就，中國製造的產品如電視、手機等產品都已在國際市場站穩腳跟，證明了中國製造的實力，這更是映襯得中國互聯網行業目光短淺。​

如今新華網批評外賣平台大數據殺熟，或許能讓這些互聯網企業反思自己，不再以竭力壓榨國內消費者為目的，將目標放在創新方面，增強自己的競爭力，以與國際企業競爭為目標。

❽ 對於大數據存在多少偏見乃至誤讀呢

對於大數據存在多少偏見乃至誤讀呢
近幾年，得益於資本追捧、企業造勢、媒體推廣以及公眾往往跟風式參與，一些新概念或被引進、或被改造、或被提煉，其中代表性的有：大數據、互聯網思維、「互聯網+」、雲計算、智慧城市、媒體融合、人工智慧、IP、VR/AR等。其傳播套路（流行持久度）大致為：今天你爆紅，明日我當道，各領風騷真熱鬧。只是，在一陣陣浮躁、喧囂與狂熱的背後，這些新概念究竟有多少真正被正確理解了，而又有多少存在偏見乃至誤讀呢？
特別值得說說的，首推大數據。
對這個舶來的、隨著2012年在有著「大數據商業應用第一人」之稱的維克托·舍恩伯格那本全球級暢銷書《大數據時代》隆重登場的新概念，先是在國內的互聯網業界颳起一陣超級旋風，繼而風靡了整個社會，由科技界的熱門詞變身為社會高頻詞，人人爭說大數據，唯恐掉隊落伍。說得更尖銳些，和絕大多數「新概念」一樣，「大數據」已經成了許多閉門造車者竭盡全力宣揚的主題。這種現象與2005年盛極一時的Web2.0革命論如出一轍。那麼，結果如何呢？在「中國互聯網老兵」謝文看來，「一個概念，無論它可以抽象到多麼高深的程度，其形成、演變、推廣的過程往往卻很實在、具體，充斥著不同社會力量的博弈。這個概念的對錯與否、生命力的長短、對社會的影響往往不取決於概念本身，而在於它的社會價值」。因此他得出結論，「關於大數據，你知道的都不對！」
《大數據經濟》是謝文的第二本書，距離上一部《為什麼中國沒出Facebook》已過去了五年。很難想像，自上世紀90年代中期留美歸國後，就先後在中公網及其所屬聯眾游戲網站、互聯網實驗室等知名企業擔任CEO、董事等職務，曾擔任和訊網CEO和雅虎中國總裁等職的業界大咖，頻繁在各大紙媒撰文發表業界觀察和產業心得的人，在出書這個舉動上卻如此「惜字如金」。但或許也正是如此，使閱讀謝文作品成了一種智性訓練和與智者的對話。在謝文冷靜、平和的文字背後，體現了他作為中國互聯網發展數朝元老的老練沉穩，這種面對洶涌浪潮波瀾不驚的定力，除了來自專業理性的思考，便是長年累月、一以貫之的行業沉澱。
按照架構，《大數據經濟》旨在向公眾澄清有關大數據的一些謬誤，正本清源、回歸真相。而主體內容則收錄了謝文從2012年上半年起至今陸陸續續寫的一系列關於大數據現象的專欄文章。雖然每篇議題各有側重、篇幅也長短不一，但核心繞不開以下幾個論點：第一，時下，對大數據的概念界定實際上仍然模糊不清、模稜兩可；第二，當前大數據實踐都還屬於摸著石頭過河的階段，這符合產業發展規律，大體來看，第一波創新嘗試集中在網路業、製造業和公共服務業以及三者之間的融合互動上；第三，大數據是一種世界觀、歷史觀、價值觀、方法論；第四，數據服務將是未來，而數據共享與公開將是大數據藍海的歷史使命。當然，他更不否認接下來的第五點：大數據時代對社會現有結構、體制、文化和生活方式的沖擊與變革遠大於計算機時代和互聯網時代。「現在正是大數據帶來的大變革的前夜，面對這場勢將席捲全球的社會大變革，主動比被動好，早動比晚動好，不動不是一個選擇。」
僅就這些觀點而論，謝文其實並不孤單，就拿國內來說吧，至少像《決戰大數據》的作者車品覺、《大數據》和《數據之巔》的作者塗子沛等幾位，都與他「英雄所見略同」。
此外，我們也看到了謝文的憂慮。在書中他憂心忡忡地指出，大數據是整個Web2.0革命的重要組成部分，世界網路業的領軍公司，例如Google、Facebook、蘋果和亞馬遜已佔據了先發的位置。我國網路業中哪家公司能急起直追，誰就是先行者，否則，就只能扮演受害者的角色了。至於未來的戰略方向，謝文建議有識之士重視數據服務業，數據服務業和現有的相關產業的根本區別在於其商業模式是數據驅動型，是對大數據的深度分析加工，是對大數據的多重利用和深度利用，是對現有簡單直接商業模式的增值服務。《大數據經濟》提到，包括蘋果公司和谷歌在內的世界巨頭，都在不計成本地全方位增加生產和獲取大數據，就是為了在走向數據服務業的過程中贏得先發優勢，為未來的領先地位在下一盤很大的棋。
謝文為此毫不客氣地批評國內公司一擁而上生產智能手機的現象：「如果自身沒有成熟配套的操作系統、開放平台、雲計算後台和數據分析加工平台，單兵突進只做手機，也許在某個時段能賺點錢，但從長遠看是沒有前途的。那些在手機首頁集成點自己的服務，高呼搶占網路入口口號的伎倆，在滾滾而來的大數據洪流面前顯得那麼蒼白無力。何不舍棄雞肋，重新定位，發揮優勢，爭取不在大數據時代掉隊呢？」商業、資本固然有「趨利性」的一面，也就是什麼賺錢做什麼，而謝文的洞見在於，「趨利性」與「趨勢性」並不矛盾，而後者是謀定而後動，去做一些更長遠、更深遠的產業布局。很可惜，並沒有多少人能意識得到這一層，而這恰恰也回應了他當年的「謝氏之問」——為什麼中國沒有Facebook？
客觀地講，由於《大數據經濟》是謝文之前媒體專欄文章的結集，因而在時效性上多少有點欠缺，即便國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》也才大半年前的事，但互聯網風向轉變之快，已不是三五年為一個周期的「後浪推前浪」了。另外，本書還收錄了其他非「大數據」主題的文章，議題從移動互聯網創新到「互聯網+」再到寬頻戰略、公司研究等等，內容難免顯得有些繁雜。不過，鑒於謝文十幾年如一日跟蹤中國互聯網產業的發展步態，鍥而不舍地發些看似不合時宜的聲音，他的作品仍被筆者列在必讀范疇之內。至於媒體把他尊稱為「中國的凱文·凱利」，則未免有些不著邊際。謝文從來不輸出技術哲學，也不信奉先驗主義，他只是在持續不斷地講述常識。

❾ 央視痛批大數據殺熟！什麼是大數據殺熟你們遇到過這種情況嗎

給你打個比喻你就明白了。一個男生喜歡一個女生，在追求這個女 生時，各種關心，各種哄開心，各種買禮物。追到手成為男女朋友時，就要比追到前要差一下，萬一以後結婚了生小孩 ，那又要差很多，到時就是女的在家做家務帶小孩 。大數據殺熟就是沒有框住你前，各種補貼各種優惠，讓你爽到底。框住你以後，就開始各種套路你了

大數據現在不光是殺熟的事了，你以為只是你經常打網約車、買機票、訂酒店什麼的，價錢就比別人高這么簡單嗎？當然不止這些！

還監視我們的位置甚至監聽我們的聲音呢！這一點可是親身體會的啊，有一次和朋友聊天，朋友聊到了洗碗機，然後我在某購物APP上面種水果（每天澆水，成熟了給你一小箱水果），點進去就發現主頁下面推薦的第一個就是洗碗機！

要知道在此之前我從來沒注意過這個東西，甚至是廚房相關的東西我都基本沒看過。因為我雖然結婚成家了，但是基本都是在我媽那邊蹭飯，自己在家吃的時候有時候糊弄一口，有時候訂個外賣或者乾脆下個館子，很少開火。

所以我也就沒在任何購物APP上面買過跟廚房有關的東西，但是那天一下子就給驚呆了！只是朋友聊天之間提到了而已，我保證手機從來沒打過這「洗碗機」幾個字！

而且我還特意去看一下，不光是種水果的這個軟體，其他購物APP，TB、JD等等這些都是一樣的！主頁的推薦裡面都有了洗碗機！神奇不？

然後不光是購物APP，甚至在短視頻APP和文字 搞笑 類的APP里，在廣告里都出現了洗碗機，直接就給我震驚了！

看到這篇文章，大家其實可以也試一試，你對著電話說一個你從來沒有搜過的東西，之後再上那些購物APP看看，這簡直是太嚇人了！

還有就是你經常出入的地方，也會被推薦給你，比如我在某單位上班，單位有個博覽園，然後在某團也能出現我單位博覽園的門票，而且排名是第一個。

還有我之前帶孩子去過一個溫泉酒店，我老婆團購的票，我連搜都沒搜過，但是現在經常給我推薦這個溫泉酒店的票，這是不是意味著我的位置被實時監控呢？

我覺得相對於那種所謂的大數據殺熟來說，大數據監聽更要命！殺熟無非就是打車比別人貴幾塊十幾塊，訂酒店比別人貴幾十塊上百塊之類的，雖然也很不應該，但是我感覺不算那麼嚴重！

而現在的各種APP，剛下載完登錄的時候就要你的各種許可權，比如定位、照片、通訊錄、麥克風等等，而不開這些許可權可能就會影響使用，很不方便。

但是開了這些許可權，真不知道我們的隱私是不是就等於對外開放了？希望能有辦法解決這個問題！

「大數據殺熟」無孔不入，可以這么說，只要你使用的是智能手機、只要你在線上消費，那麼一定遇到過大數據殺熟的現象，不信我可以給你舉幾個例子：

早在2018年的時候，一天我和朋友在我家中小聚後外出，我們使用同一個打車APP在同一個地點定位同一個目的地，選擇的乘坐車型也一模一樣， 他手機顯示出的定價是32元，而我是36元 。為什麼？因為我經常打車來往兩地，在APP的定義里，我被定義為「熟客」，吃定我了。

還有一種現象不知道大家注意到沒有，這個是別人做過實驗的，用4部手機定同一家酒店的同一間客房， 4部手機中有兩部顯示的價格是699元，另外兩部手機中一部顯示價格是661元、一部顯示720元。 為何會出現這種現象？顯示720元的哪部手機是最高檔最貴的手機，顯示661元的那部手機是最便宜的智能機。你能說這是巧合嗎？平台有意無意地向消費者傳達了這樣一個信息：「使用高檔手機的都是有錢人，價格定貴一點」！

這種「殺熟」的現象並不稀奇，或者高價把產品賣給老用戶，或者對手機價格進行分析，對使用高檔手機的「有錢人」進行高定價。央視就曾經報道過， 在同一家購物平台的同一家店鋪，兩個不同的賬號買同一件商品，注冊12年的、經常購物消費的那個賬號比剛注冊沒多久的普通賬號多花25塊錢 ，這就是「看人定價」。而企業這么做的目的就是為了增加新用戶的粘性，慢慢養成老客戶後再殺熟，一波一波的割韭菜，誰都避免不了。

還有另外一種「殺熟」的現象，比如我和朋友同時想買一雙跑步鞋，我在電商平台買鞋時經常瀏覽一些價格較便宜的鞋子，超過1000元的基本都不會點開看，這時候平台在了解了我的購買能力後，總是向我推薦價格較便宜的鞋子；而我朋友購買力較強，1000以下的鞋子從來不看不買，平台就向他推薦價格較貴的鞋子。 這種現象我已經發現了不是一次兩次了，購物平台向我推薦的T恤衫的價格都在100元以下，確實符合我的購買力，而我向我朋友推薦的T恤衫的價格都在300元左右，這難道是巧合？

「大數據殺熟」再不整治就到了無葯可救的地步

央視曾直截了當地批評過「大數據殺熟」，直言 「殺熟就是宰客，殺熟就是恃強凌弱，殺熟就是商業欺詐」。

同時為了維護消費者的合法權益，通過立法整治大數據殺熟也到了刻不容緩的地步：

8月20日，人大常委會審議通過了《個人信息保護法》，將於2021年11月1日起正式實施。該部法律針對日趨嚴重的大數據殺熟和過度採集用戶信息的現象做出了約束：

第一，明確個人信息屬於隱私，不能被電商等平台用作商業盈利；

第二，禁止過度採集用戶信息，採集范圍應該做到最小、保存時間應該做到最短；妥善處理個人敏感信息；

第三，嚴禁大數據殺熟！

第四，個性化廣告一律不得強制推送；

寫在最後：

在之前，雖然平台有「大數據殺熟」的現象，但是一方面維權難，消費者沒有精力沒有時間去維權；另一方面，也沒有相關的法律依據。這兩方面都使得「大數據殺熟」現象肆意生長、蔓延開來。

隨著《個人信息保護法》的審議通過和即將實施，未來各網站、APP必然會對自己的行為予以約束，同時廣大消費者也有了維權的依據。只有真正做到「有法有罰、違法能罰」，才能有效對個人信息進行最大程度上的保護。

大數據殺熟就是利用大數據獲取用戶的個人信息，判斷用戶的愛好、消費習慣、地理位置，並且進行歧視性定價。

根據央視報道，大數據殺熟有三種方式：

一種是根據不同設備進行差別定價，比如，針對蘋果手機與安卓手機的用戶消費同一件商品的價格就不同；

一種是根據用戶消費時所處的不同場所定價，比如，對距離商場遠的用戶制定的價格更高；

一種是根據用戶的消費頻率差異定價，比如，消費頻率越高的用戶，平台認為他們對價格的承受能力就越強。

首先是高消費用戶。

復旦大學一名教授2019年曾用一年時間帶領團隊在全國多個城市實地調研，收集打車樣本。結果顯示，蘋果手機用戶更容易被專車、優享這類更貴的車型接單，如果不是蘋果手機，則手機越貴，越容易被更貴的車型接單。

其次是活躍用戶。

由於技術更新很快，平台利用大數據演算法，對不同的消費者展示出不同的消費價格。正常情況下，平台上那些重復購買的用戶，往往很少去「比價」，屬於對平台信任感更強的人群，有的互聯網平台就會針對這種用戶進行「殺熟」。

第三是會員用戶。

消費者加入會員的目的是想得到更大的優惠，但有用戶發現並不是這樣。部分網路平台給會員的價格會比非會員更高。

大數據殺熟，就是互聯網知道你是這個app的老用戶了，知道你用習慣了不會輕易的換其他軟體，他們為了吸引新用戶會給新用戶搞活動，優惠的更多，而老用戶的價格反而更高一些。

就像租房子一樣，老住戶租金年年在漲，結果剛搬進來的新人房租比你住了幾年的還要低，這是房東知道你還會一直住下去，為了吸引新租戶可能價格還降低了，這個就非常的惡心。

大數據殺熟也很正常，比如我們用美團外賣，用滴滴打車，用攜程旅行，等等這些app，新用戶總是有更多的優惠，價格比老用戶低很多，就是為了吸引新用戶，一旦成為老用戶了，就不會管你了。

大數據還可以知道你用什麼牌子的手機，比如你用蘋果手機，華為手機，小米手機，他們的價格是不一樣的，用蘋果手機的價格會更高一些。他們就潛意識的認為用蘋果手機的就錢多一點，所以抬高價格，這樣你們照樣買單，聽說好像確有此事。

大數據現在非常的可怕，比如你看抖音，如果在哪一種類型的視頻停留了幾秒鍾，之後會一直推薦類似的視頻給你，還有會一直推薦你觀看的主播給你，有時候明明很討厭這個人，可每次推薦的都是他。

要想知道我們是否遭遇過大數據殺熟的現象，首先我們就要知道究竟什麼現象才是大數據殺熟。 所謂的大數據殺熟就是說當我們在進行網上購物時，如果我們在同一家店鋪進行經常性的購買，也就是回頭客，那麼我們所看到的這家店的商品的價格會比第一次購買此店鋪商品的用戶更高。

其實這一現象不僅僅出現在網路購物中，更多存在於一些線上的 旅遊 平台中。 2020年的9月15日， 財經 頻道在某報導中提到了一些常見的線上 旅遊 平台對不同的消費者採用了大數據殺熟的行為。 他們對同一產品或者同一服務條件相同的情況下，對不同的消費者設置了不同的價格。

權但是即使某些平台或商家被發現有這一舉動我們也因為這一問題的隱蔽性還有其中的復雜性很難以進行舉證和維。 但是2019年的10月9日出台了針對 旅遊 行業出現這一現象的暫行規定。這一規定明確了 旅遊 行業如果出現大數據殺熟的現象，將會根據事件的嚴重程度而產生不同的罰款金額。

其實大數據殺熟的例子很頻繁的出現在我們的生活中。 比如蘋果手機上的各種軟體內裝備或者會員的購買充值價格設置會比安卓手機上的要高，一些我們經常進行購買的網上店鋪的商品價格會比第一次在這家店鋪進行購買的用戶價格高，等等。如果不刻意的去比對，是很難發現的，但是相信隨著相關規定的完善，這種現象一定會逐漸的減少。

遇到過很多次，就是當你在某一個軟體上買過很多次東西，就會被認為粘性顧客，會把價格抬高，而對於新用戶採用降低價格的方法來吸引他，使他在這里購物。

大數據殺熟就是老顧客價格高，新顧客價格低，以此來獲利更多。

遇到過，五一假期，某 旅遊 平台，我和老婆訂同樣的民宿，同樣的時間，我是三千多的安卓手機，她是最新蘋果，我的價格是2300多，她的是2800多！

隨著網路時代的發展，大數據殺熟已經深入到我們每個人的生活當中，下面我就給大家舉幾個真實發生在我自己身上的例子，看看大家有沒有遇到過。

1.高德地圖打車殺熟使用高德地圖打車可以選擇很多種不同的打車公司，比如滴滴打車，T3出行，還可以直接選擇打計程車。在你剛開始使用的時候會很便宜，還會給你送打車優惠卷。但是當你都成為熟客之後，你會發現打車費用相比於其他更少使用高德地圖的朋友會高很多。同樣的起點，同樣的終點，費用每個人都有所不同，也是夠惡心人的。

2.美團訂房殺熟經常出差住酒店的朋友應該會有所感受，房間為什麼價格一直在變動？那是因為系統在識別你的日常消費習慣，同一個酒店同一個房間型號，你和你的朋友同時用美團預覽，價格是有所差別的，並且蘋果手機比其他要略貴一點。

3.識別關鍵詞定向推送不知道大家有沒有感覺，當你在QQ或者微信上和朋友提到了什麼商品之後，你的所用APP廣告都會有意無意的給你展示這類商品。不僅僅限於售賣商品的APP，包括其他中間商鏈接。更可怕的是有時候你根本沒有在某平台進行搜索，也沒有在手機上跟朋友說過，僅僅是口頭上跟朋友討論，這些APP就像長了耳朵一樣，自己能夠識別並給你進行定向推送，做到投其所好。

不知道大家還有沒有遇到過其他被殺熟經歷？在這個大數據的時代下，我們彷佛都「沒有穿衣服」。

❿ 315晚會上邊是否會對大數據殺熟這一事件進行批評

別鬧，大數據可不分你是誰，不過可以通過後台去加識別度